Survival to discharge among patients treated with continuous renal replacement therapy
Notice bibliographique
Résumé
Continuous renal replacement therapy (CRRT) is widely used in critically ill patients with acute renal failure (ARF). The survival of patients who require CRRT and the factors predicting their outcomes are not well defined. We sought to identify clinical features to predict survival in patients treated with CRRT. We reviewed the charts of all patients who received CRRT at the Toronto General Hospital during the year 2002. Our cohort (n=85) represented 97% of patients treated with this modality in 3 critical care units. We identified demographic variables, underlying diagnoses, transplantation status, location (medical-surgical, coronary, or cardiovascular surgery intensive care units), CRRT duration, baseline estimated glomerular filtration rate (eGFR), and presence of oliguria (<400 mL/day) on the day of CRRT initiation. The principal outcome was survival to hospital discharge. Among those alive at discharge, we assessed whether there was an ongoing need for renal replacement therapy. Greater than one-third (38%, 32/85) of patients survived to hospital discharge. Three (9%) survivors remained dialysis-dependent at the time of discharge. Survivors were younger than nonsurvivors (mean age 56 vs. 60 years), were on CRRT for a shorter duration (7 vs. 13 days), and had a higher baseline eGFR (74 vs. 62 mL/min/m(2)). Patient survival varied among different critical care units (medical surgical 33%, coronary 38%, and cardiovascular surgery 45%). Multivariable logistic regression revealed that shorter duration of CRRT, nonoliguria, and baseline eGFR >60 mL/min/m(2) were independently associated with survival to hospital discharge (p<0.05). Critically ill patients with ARF who require CRRT continue to have high in-hospital mortality. A shorter period of CRRT dependence, nonoliguria and higher baseline renal function may predict a more favorable prognosis. The majority of CRRT patients who survive their critical illness are independent of dialysis at the time of hospital discharge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».